机器学习和社会理论：算法中的集体机器行为

文章预览

机器学习和社会理论：算法中的集体机器行为 摘要： 本文以金融市场为例，探讨了机器学习的兴起对社会理论的意义。基于机器学习的决策算法在证券交易中被广泛地应用，本文认为现有的社会学概念无法完全适用于机器学习的场景之中。同时，机器学习系统也具备了一定的代理能力和参与集体机器行为的形式。然而，基于机器学习的集体行为无法简化为人类决策，因此机器间的集体行为挑战了已建立的社会学概念。本文则重新审视对互动和集体行为的社会学理论以分析机器集体行为。 作者简介： Christian Borch ，丹麦哥本哈根商学院政治与哲学系 文献来源： Borch, C. (2021). Machine learning and social theory: Collective machine behaviour in algorithmic trading.  European Journal of Social Theory. 本文作者： Christian Borch 引言 人工智能 (Artificial intelligence) 驱动的技术，包括复杂 ………………………………